Deep Researchとは何か

― 情報を集めない、構造を見抜くための調査 ―

情報は、集めれば分かるわけではありません。
本当に必要なのは、ばらばらの事実を「考えられる形」に整えること。
Deep Researchは、一次情報から構造を浮かび上がらせるための方法です。

「調査代行」との決定的な違い ―

はじめに

「調査」と聞くと、多くの人は
調査代行を思い浮かべます。

• 情報を集めてもらう
• 代わりに調べてもらう
• 結論まで出してもらう

しかし、FUKABORI EYE が行っている Deep Research は、
この一般的な「調査代行」とは、出発点も目的も異なります。

本記事では、
Deep Research が何をしないのかを先に明らかにし、
そのうえで「何が違うのか」を整理します。

Deep Research が「しないこと」

まず、はっきりさせておきます。
Deep Research は、次のことを 行いません。

① 結論ありきの調査をしない

Deep Research では、

• あらかじめ答えを決める
• 特定の結論に合わせて情報を集める
• 都合の良いデータだけを抜き出す

といったことをしません。

調査の段階で結論を固定してしまうと、
一次情報は「証拠集め」に変わってしまいます。

Deep Research は、
結論に向かうための調査ではなく、
判断材料を整理するための調査です。

② 判断を代行しない

Deep Research は、

• この選択が正しい
• この方法が最善
• この製品を導入すべき

といった 判断の代行を目的としません。

なぜなら、
判断には必ず 立場・条件・責任が伴うからです。

FUKABORI EYE が行うのは、

• 何が分かっているのか
• 何が前提条件なのか
• どこにリスクがあるのか

を 整理された形で提示することまで。

最終的な判断は、
必ず依頼者・読者自身が行うべきものだと考えています。

③ 二次情報のまとめ直しをしない

世の中の多くの調査サービスは、

• 既存の記事
• 解説ブログ
• ニュース
• SNS の意見

といった 二次情報を中心に構成されています。

Deep Research では、
これらを単に集めて再編集することは行いません。

必ず、

• 官公庁資料
• 白書・統計
• 公式ドキュメント
• 原文データ

といった 一次情報を起点にします。

では、調査代行と何が違うのか

ここで、一般的な調査代行と
Deep Research の違いを整理します。

調査代行の特徴

• 依頼者の要望に沿った結論を出す
• 時間短縮が主目的
• 成果物は「答え」

👉
即効性がある反面、
思考のプロセスはブラックボックスになりやすい

Deep Research の特徴

• 一次情報を起点にする
• 構造を可視化する
• 判断材料を整える
• 結論は出さない

👉
時間をかけてでも、
納得できる判断を支えることが目的

なぜ「しないこと」を明確にするのか

FUKABORI EYE が
「何をしないか」を明確にする理由は一つです。

それは、

誤解されたまま依頼を受けないため

です。

Deep Research は、

• 丸投げして答えが欲しい
• 結論だけを知りたい
• 意思決定を委ねたい

というニーズには向いていません。

一方で、

• 自分で判断したい
• 判断の質を上げたい
• 一次情報から納得したい

という人にとっては、
非常に強力な支えになります。

Deep Research が提供する価値

Deep Research が提供するのは、
**「答え」ではなく「視界」**です。

• 見えなかった論点が見える
• リスクの位置が分かる
• 判断の前提が整理される

その結果、

• 判断に自信が持てる
• 後悔の少ない選択ができる
• 他人の意見に振り回されなくなる

という変化が生まれます。

おわりに

Deep Research は、
便利さを売るサービスではありません。

代わりに、

• 考えるための材料
• 判断のための土台
• 思考を整理するための構造

を提供します。

FUKABORI EYE は、
この考え方に共感し、
自分で判断したい人のための拠点でありたいと考えています。

― Fukabori の実践
一次情報から構造を整理するプロセス ―